급속한 산업의 발전은 우리의 생활을 여러모로 바꾸어 왔다. 그 중에서 특히 자연에 의존하는 농업분야는 이러한 산업의 발달에 힘입어 날로 기계화 및 정보화되고 있는 실정이다. 따라서 현대사회에서는 과거와 달리 다양한 형태의 도구들이 등장하여 이것을 이용함으로써 발전 속도가 더욱 가속화되고 있는 추세이며, 그 활용 여부가 우리 모두의 중요한 경쟁력으로 자리하고 있다 농업분야에서의 도구들은 생산성 향상에 기여하는 농업관련 기계에 초점을 맞추어 왔으나, 이제는 농산물의 품질에도 상당히 중요성이 인식되어 그것을 측정 및 분석하는 다양한 방법과 도구들이 등장하고 있는 실정이다. 그 중에서도 특히 농산물의 품질을 신속하게 판별하려는 여러 가지 시도는 괄목할만한 발전을 해왔으며, 그 응용분야도 날로 확산되고 있는 추세이다. 농산물은 공산품과 달리 상당히 불균일한 산물이며, 때문에 가급적 다수의 시료를 측정하여 결과를 사용하지 않으면 신뢰도가 떨어져 측정 가치를 잃게 된다. 그래서 시료를 파괴하지 않고 짧은 시간 내에 전수검사를 수행할 수 있는 분석 및 측정방법을 연구 발전시켜 왔다. 이 중에서 빛을 이용하여 분석을 행하는 분광학(Spectroscopy) 중에서 근적외선(Near Infra Red)을 이용한 형태에 대해 알아보기로 한다.(중략)
본 논문에서는 LabIEW를 이용하여 필터(RF 수동회로)의 주파수 특성을 테스트하고 테스트한 필터의 특성정보를 관리하는 필터 품질 자동화 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 LabVIEW에 의해 GPIB 통신으로 계측장비 네트워크 어날라이저를 제어하며 제작된 필터의 S파라미터를 측정하여 명세 기준에 적합하게 제작되었는지를 판별하며 그 결과를 Mysq데이터베이스에 저장하고 관리하게 된다.
최근 산업제어시스템을 대상으로 하는 보안 사고가 지속적으로 증가함에 따라서 이상탐지 시스템에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 AI 기술의 급속한 발달과 함께 수준 높은 AI기반 이상탐지시스템이 연구되고 있다. 이러한 AI 모델은 산업제어시스템 환경에서 적용할 수 있도록 실시간의 처리가 필요하며, 데이터 세트의 학습에는 산업제어시스템 특성을 고려하는 것이 요구된다. 따라서, 데이터 세트가 산업제어시스템에서 적합하게 활용될 수 있는지 판별할 수 있는 세부 기준을 마련하게 된다면, 우수한 데이터 세트의 활용을 통해 산업제어시스템을 위한 AI 모델의 성능이 향상될 것으로 보인다. 본 논문에서는 산업제어시스템의 AI 침입 탐지시스템의 성능 향상을 위한 데이터 품질 연구의 동향을 조사하고, 향후 발전을 위한 방향성을 구체적인 평가항목을 통해 제시하고자 한다.
토양수분량은 그 양은 작지만 다양한 수문현상에 관여하는 주요한 수문인자 중 하나이다. 특히, 강우, 유출, 홍수 및 가뭄 등과 직접적인 연관이 있어 국내에서도 그 중요성이 점차 강조되고 있다. 일찍이 해외에서는 토양수분량 위성자료나 관측기기의 검증 및 교정을 위해 다수의 지상 관측소를 운영해왔으며, ISMN(International Soil Moisture Network)과 같은 기관을 통해 자료의 취합 및 품질관리, 배포 등도 활발하게 이루어지고 있다. 최근 국내에서도 최신 관측기기의 도입이나 수자원위성의 개발 등 토양수분량에 관한 연구가 점차 활발하게 이루어지고 있으며, 위성자료와 관측기기의 검증 및 교정을 위한 지상관측소도 점차 확대되고 있는 추세이다. 하지만, 국내 지상관측소는 현재 다양한 기관과 단체에 의해 운영되고 있으며, 품질관리 기준이 통일되어 있지 않아 자료의 접근 및 활용 측면에서 개선이 필요한 실정이다. 이에 한국수자원조사기술원은 국내 환경에 맞는 품질관리 기준을 제시하고, 자료의 접근성 및 활용성 개선의 토대를 마련하고자 품질관리 시스템을 개발하고 있다. 본 연구는 정량화된 품질관리 기준을 바탕으로 spike를 판별하는 알고리즘에 대한 성능평가를 다루고 있으며, 청미천 토양수분량 관측소 2020년 자료에 임의의 튀는 값(spike)을 추가하고, 해당 이상치의 검출여부를 확인하는 방식으로 진행되었다. 각각의 지점자료에서 강우사상 중 하강부, 무강우기간 중 하강부를 1개씩 선정하고, 해당 구간에 positive spike를 추가한 case와 negative spike를 추가한 case를 생성해 강우조건 및 spike 유형에 따른 검출성능 차이를 평가했다. 평가 결과, 강우기간 검출률 84.3%, 무강우기간 검출률 96.3%로 강우조건에 따른 성능차이가 명확하게 나타났으며, positive spike는 91.7%, negative spike는 88.9%로 spike 유형에 따른 검출성능차이는 미미했다. 강우조건과 spike 유형을 동시에 고려했을 때는 무강우기간의 positive spike가 98.2%로 가장 높은 검출률을 보인 반면에 강우기간의 negative spike는 83.3%로 가장 낮은 검출률을 보였다. 알고리즘이 검사시간대를 중심으로 24시간 동안의 토양수분량 변화를 감지하기 때문에 강우기간에 검출성능이 저하되는 것으로 판단되며, 이를 개선하기 위해선 강우사상에 따른 유동적인 window size 조절 알고리즘의 추가가 필요할 것으로 판단된다.
화분의 수와 종류에 있어서 차이를 나타내며 K/Na 비율이 3.9-27.9 배로 토종꿀에서 증가한 반면, Fe, Zn, Al은 토종꿀에서 검출되지 않았다. 토종꿀과 양봉꿀은 각각의 구성성분에 있어서 미시적인 차이가 인정되었다. 토종꿀 특이적인 단백질의 전기영동적인 판별과 동시에 본 연구에서 확인한 화분의 종류, K/Na ratio, 및 Fe, Zn, Al의 검출여부 등으로 판별을 확증할 수 있으리라 기대되며 이와 같은 예비적인 특성 비교는 지역의 토종꿀의 고품질화를 위하여 필요하다고 판단된다.
본 연구는 국가 관세행정 종합정보 시스템인 UNI-PASS의 서비스품질을 평가함에 있어 Kano모형과 Timko의 BW계수, Tontini et al.의 개선갭분석(IGA)을 적용하여 전자통관서비스(UNI-PASS) 품질속성들을 비교 검토하고, 전자통관서비스 이용 고객들의 만족도를 높이기 위해서는 어떠한 품질 속성에 집중해서 서비스 품질을 제고해야 하는지를 규명하였다. 분석결과, 전자통관서비스 품질 속성의 분류에서는 Kano, Timko, IGA모형 모두가 공통된 4가지 품질속성인 매력적품질, 일원적품질, 당연적품질, 무관심품질로 분류되었다. Kano-IGA 통합접근법을 이용한 결과에서 일원론품질의 경우 개선이 시급한 1사분면 영역에 포함되었고, 당연적품질은 중점적인 유지관리가 필요한 영역인 2사분면에 포함되었다. 무관심품질은 Care free 영역인 3사분면에 그리고 매력적품질은 경쟁우위 영역에 해당하는 4사분면에 포함되었다. 본 연구는 선행연구와는 달리 전자통관서비스 품질속성을 일원론적 관점이 아닌 이원론적 시각에서 Kano모형에 의거 서비스품질 속성을 분류하였고, 더불어 Kano, Timko, 개선갭분석(IGA)을 종합적으로 적용하여 각각의 품질속성의 분류결과가 일치하는지와 영역별 개선우선순위와 영역내 개선 우선순위를 검토하였다는 점에서 의의가 있다. 그러나 실증분석에 사용된 표본의 업종이 일부 특정 업종(일반기계 및 장비류, 전기전자제품류)에 편중되어 있다는 점에서 연구결과를 일반화하는 데는 조심스런 해석이 요구된다. 향후 연구에서는 산업별, 업종별 비교분석이나 기업의 규모나 사용기간을 중심으로 분석해 보는 것도 의미가 있을 것이다. 그리고 설문문항의 측정척도는 리커트 5점 척도 보다는 7점 척도를 사용하여 판별력을 높이는 것도 바람직 할 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 인터넷 상거래에서 서비스실패가 발생할 때 기업이 기울이는 서비스회복 활동의 품질 측정도구를 개발하는 것이다. 같은 용도로 Parasuraman 등(2005)이 개발한 E-RecS-QUAL 측정도구를 수정 보완한 본 측정도구는 eSR-Q(electronic Service Recovery Quality)라 명명되었다. 본 측정도구의 신뢰성과 타당성을 검증하기 위해 내적 일관성과 수렴 판별 법칙 타당성 등 구조 타당성의 측면이 집중적으로 분석되었다. 그 결과 4개 차원(반응, 보상, 접촉, 사과) 14개 항목으로 구성된 eSR-Q가 완성되었다. 본 연구는 이 측정도구의 등장배경과 개발 및 검증 과정, 한계점, 그리고 향후 개선방안 등을 다룬다.
본 논문에서는 불완전한 시계열 데이터를 활용하기 전 데이터를 선별하여 활용하는 방법을 소개한다. 시계열 데이터의 품질은 수집 네트워크와 수집 기기의 시간적 변화와 같은 가변적 상황에 의존적이므로 불규칙적으로 이상 혹은 누락 데이터가 발생한다. 이때 에러를 포함하였다는 이유로 일괄적으로 데이터를 제거하여 활용하지 않거나, 혹은 누락 데이터의 구간을 조건 없이 복원하여 활용한다면 원하지 않는 결과를 초래할 수 있다. 제안하는 방법은 시계열 데이터의 구간에 대한 누락 데이터의 통계적 정보를 축출하고 이에 기반하여 활용 목적과 활용 가능한 품질의 기준에 부합하지 않는다면 활용 불가능한 데이터라고 판별하고 미리 분석 등의 데이터 활용 시 자동 제외하는 구조를 제안하고 실험하였다. 제안하는 방법은 활용 목적과 상황에 적응적으로 누락 값을 포함하는 데이터의 빠른 활용 판단이 가능하며 보다 나은 분석 결과를 얻을 수 있다.
장신구 산업은 인건비의 비중이 높고 노동자의 역량에 따라 제품의 제작 작업 시간 및 품질의 편차가 심하다. 이에 산업계의 수요에 맞추어 실리콘 금형 표면 지름 0.75mm 홀에 이어핀을 삽입하는 공정을 자동화하기 위하여 삽입 자동화 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 이어핀 삽입 자동화시스템에서 적용할 수 있는 템플릿 매칭 방법과 관심 영역 레이블링을 통한 홀 판별 방법을 제안한다. 제안한 방법의 안정성을 확보하기 위하여 실험을 통해 최적의 매칭 방법과 이진화 기법을 적용하였으며 이어핀 홀의 좌표를 확보하여 X-Y 정밀 이송 시스템에 적용할 수 있다.
본 연구는 VGGNet을 사용하여 광섬유 복합가공 지선 설비의 양/불량 판별을 수행한다. 광섬유 복합가공 지선이란, 전력선의 보호 및 전력 시설 간 통신을 담당하는 중요 설비로 고장 발생 전, 결함의 조기 발견 및 유지 관리가 중요하다. 현재 한국전력공사에서는 드론에서 촬영된 영상을 점검원이 이상 여부를 점검하는 방식이 주로 사용되고 있으나 이는 점검원의 숙련도, 경험에 따른 정확성 및 비용과 시간 측면에서 한계를 지니고 있다. 본 연구는 드론에서 촬영된 영상으로 VGGNet 기반의 양/불량 판정을 수행했다. 그 결과, 정확도 약 95.15%, 정밀도 약 96%, 재현율 약 95%, f1 score 약 95%의 성능을 확인하였다. 결과 확인 방법으로는 설명 가능한 인공지능(XAI) 알고리즘 중 하나인 Grad-CAM을 적용하였다. 이러한 광섬유 복합가공 지선 설비의 양/불량 판별은 점검원의 단순 작업에 대한 비용 및 점검 시간을 줄이며, 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있게 해준다. 또한, 고장 결함 발견에 있어서 객관적인 점검을 수행하기 때문에 일정한 점검 품질을 유지한다는 점에서 적용 가치가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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